随着我国不断进行数字化转型，以及各种大数据平台的建设及崛起，数据泄漏问题已经成为当前面临的一个无法回避的现实。作为安全技术之一，数据泄漏防护技术(DLP)逐渐走进大众视野。
什么是数据防泄漏技术?
DLP是“Data Leakage(Loss) Prevention”的简称。核心能力是全面覆盖对人、流程和系统进行识别、监控，同时对使用中的数据进行深层内容检查和集中管理。
现如今在网络安全防护上，人们从原始注重保护系统转移到保护数据本身。DLP在策略上有细致的划分，包括对敏感数据进行分类、执行控制、跨企业发现数据及报告和审计。敏感信息泄漏通常是由于共享未加密的内容，比如文档、演示文稿或电子表格导致。在防护数据泄露上，DLP从外在上解决了如个人识别信息(PII)等敏感数据的保护问题。
哪些行为容易导致数据泄漏?
1、数据通过多种方式频繁被访问。
可以很明确地说，对于数据泄漏风险评估至关重要的一点是，一定要了解数据-用户互动的行为方式，以及数据被访问的途径。
2、数据被长时间保留。
在日常中保留数据类型包括：文件、电子邮件和数据库记录。这些数据或因法律规定、或因公司留档等原因被长期保留，这将导致数据面临非常高的泄漏风险。
3、数据被多次拷贝分享。
有些公司会对一份数据进行多次复制粘贴，每操作一次都会在电脑里产生一份数据副本，这样很容易被下载利用。
4、数据在流动过程中被集中处理。
在传输数据过程中，倘若信息都集中在一个微小的电子芯片上，那么被加载到数据库时，就可能一下被窃取大量信息。
5、数据存在价值。
在暗网中存在大量的恶意软件，它们通过勒索病毒、木马等对数据进行加密和盗取，同时向企业索取一大笔赎回资金，这使得数据泄漏更加频繁。
为什么网络安全防御手段如此发达，依旧减少不了恶意软件攻击?只要存在代码漏洞，任何一个微小的漏洞都将变成网络犯罪分子的攻击对象。所以只靠DLP是远远不够的，从核心上减少源代码漏洞也是不可忽视的一项，只有将这些方法结合使用才能产生超级效果。
因此利用静态代码安全检测工具帮助企业开发人员快速查找代码编写过程中出现的逻辑漏洞，并识别、追踪有可能因代码规范/缺陷造成的安全漏洞，在开发早期进行代码漏洞预警与修复，降低软件在运行后产生的漏洞风险，从而有效提升软件代码的原生安全性。
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